Coarse-grain simulations of active molecular machines in lipid bilayers
Notice bibliographique
Résumé
A coarse-grain method for simulations of the dynamics of active protein inclusions in lipid bilayers is described. It combines the previously proposed hybrid simulations of bilayers [M.-J. Huang, R. Kapral, A. S. Mikhailov, and H.-Y. Chen, J. Chem. Phys. 137, 055101 (2012)], based on molecular dynamics for the lipids and multi-particle collision dynamics for the solvent, with an elastic-network description of active proteins. The method is implemented for a model molecular machine which performs active conformational motions induced by ligand binding and its release after reaction. The situation characteristic for peripheral membrane proteins is considered. Statistical investigations of the effects of single active or passive inclusions on the shape of the membrane are carried out. The results show that the peripheral machine produces asymmetric perturbations of the thickness of two leaflets of the membrane. It also produces a local saddle in the midplane height of the bilayer. Analysis of the power spectrum of the fluctuations of the membrane midplane shows that the conformational motion of the machine perturbs these membrane fluctuations. The hydrodynamic lipid flows induced by cyclic conformational changes in the machine are analyzed. It is shown that such flows are long-ranged and should provide an additional important mechanism for interactions between active inclusions in biological membranes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».